人工智能发展至今，各种热门话题层出不穷，新技术、新SOTA、新方向，每天的变化日新月异。这之中，强化学习应该算是其中相当热门的领域了。
作为近些年创新的热点领域，不仅控制领域的大拿在关注强化学习，计算机大类的导师们也在积极利用强化学习来完成一些场景创新。
（百说不厌的创新点）
不难看出，强化学习的研究现阶段在学术界还很热门，毕竟通俗一点说，深度学习总需要一个应用场景，而RL可以拓展DL的场景有很多。
作为AI技术发展的风向标，计算机领域各大顶会一直备受关注，而近年来相关领域内，各大顶会中强化学习方向论文投递和收录均名列前茅。
盘点2022年各大顶会论文收录情况，强化学习（Reinforcement Learning）论文投递数量和收录数量也始终名列前茅，且很多时候远高于其他方向论文！
（图为ICLR2022论文投递统计）
这说明两点：
一、强化学习方向正是研究热门；
二、这个方向容易产出论文；
但是这个方向的痛点依然存在，很多同学甚至觉得，相比其他方向，强化学习想要做出成绩要难得多！你必须要吃透算法！
在导师放养的情况下，如果没有一个对领域内的研究了如指掌的大牛帮忙梳理和指点，确实很难短时间走出困境。
But，这样的大牛也并不总是可遇不可求，比如下面这位S老师：
让我们先来看关键词——多伦多大学、课程全A、大厂人工智能项目、多篇高区论文、引用量近百～
无论业界还是学界，感觉跟着这位导师都能够信心满满。
而1月4日晚19:30，强化学习大神S老师，也将直播为大家精讲强化学习理论及其应用；拆解顶会论文炼成全过程。
